深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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建模步骤 创建构建模型。 创建新的构建模型图或者在已有的构建模型图中进行画图设计，如果设计内容过多，可根据实际情况将内容进行拆分，创建多个构建模型图，在对应的构建模型图中去建立关系。 引用代码元素到构建模型。 将代码元素引用到构建模型中跟代码模型中的步骤2一样，有两种方式，从工

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构建模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为构建元素）。 在构建模型图上创建出来的构建元素； 引用到构建模型中的构建元素（包含关联空间中的引用的构建元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有构建模型图内的构建元素参与构树）并展示不匹配元素构出的构建模型架构树，找出所有构建元素中不在架构树中的构建元素。 正确示例

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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步骤五：构建应用 编译构建服务提供配置简单的混合语言构建平台，支持任务一键创建、配置和执行，实现获取代码、构建、打包等活动自动化。 在项目部署过程中，经常遇到由于环境不一致而导致的失败，例如研发调试环境的JDK升级后，未在环境清单中标记清楚，导致生产环境未做相应升级而引发失败。为

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配置构建步骤 构建任务基础配置 生成构建产物 使用构建产物

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步骤五：构建应用 编译构建服务提供配置简单的混合语言构建平台，支持任务一键创建、配置和执行，实现获取代码、构建、打包等活动自动化。 通过本章节，您将了解开发人员Chris如何构建环境镜像、将代码编译打包成软件包，以及通过代码变更触发自动构建来实现持续集成。 预置任务简介 样例项目中预置了如表1所示的5个任务。

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数据模型时添加“文件”类型的基础属性/自定义基础属性，具体操作请参见管理数据实体属性/管理关系实体属性。 如果您希望构建的数据模型可以面向多种业务场景，或者不想对已构建的数据模型进行变更，但当前构建的数据模型无法满足您的业务需求时，您可以先在应用设计态构建具有“扩展属性”功能的数

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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下载构建步骤日志 功能介绍 下载构建步骤日志 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/{record_id}/task-log 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 record_id 是 String 记录ID,36位数字、小写字母、'-'组组合。 表2

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率，加速云端在线推理。

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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支持各种字符，长度不能超过1024个字符。 模型类型 数据实体的模型类型，只支持“扩展模型”。 父模型 WfBusinessSeq：申请单对象 WfFormdata：表单对象 WfBusinessObject：评审对象 模型分类 提供系统配置模型和业务数据模型，当前只支持选择“业务数据模型”，且不可修改。 表名称

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